輸入單詞

常用詞典

[數] 因果關系

例句

Between the different ornaments there is no causal relation.

不同的金飾之間并無必然的關系。

The fallacy of arguing from temporal sequence to a causal relation.

論證時，時間的前後關系與因果關系混淆。

The results showed that there is no obvious causal relation between them.

結果表明，二者之間無明顯的因果關系。

Also you want to ask does the causal relation make sense or could it be accidental?

并且你想問因果關系是否有道理，或者隻是意外？

Causal relation theory is the most main and characteristic thing in the Hume philosophy.

因果關系理論是休谟哲學中最主要、最具特色的一個部分。

同義詞

|causality;[數]因果關系

專業解析

因果關聯（causal relation）指兩個事件或變量之間存在直接的“原因-結果”關系，即一個事件（因）的發生直接導緻另一個事件（果）的産生。其核心在于識别變量間的直接影響機制，而非單純的統計相關性。例如，吸煙（因）與肺癌（果）之間存在因果關聯，而冰淇淋銷量與溺水事故的相關性則可能由季節因素（混雜變量）導緻，并非因果關系。

---

核心特征

1. 方向性與時序性

   原因必然先于結果發生，且方向不可逆。如病毒感染（因）導緻發燒（果），反之不成立。

2. 機制依賴性

   需存在可解釋的作用路徑。例如，霍亂弧菌（因）通過污染水源進入人體，引發腹瀉（果），其生物學機制已被闡明 。

3. 反事實依賴性

   若原因未發生，結果不應出現。例如，接種疫苗（因）使群體發病率下降，可通過對比未接種群體的感染率驗證 。

---

與相關性的區别

特征	因果關聯	統計相關性
本質	直接作用機制	變量間的數學關聯
時序要求	因先于果	無時序要求
混雜變量影響	需排除混雜因素幹擾	可能受混雜因素驅動
實例	抗生素使用→細菌死亡	冰激淩銷量↑與溺水事故↑

---

驗證方法

• 隨機對照試驗（RCT）：通過隨機分組控制混雜變量，如驗證新藥療效 。
• 格蘭傑因果檢驗：基于時間序列數據，分析變量間的預測關系（經濟學常用）。
• 因果圖模型：使用有向無環圖（DAG）可視化變量間的因果路徑，識别混雜偏倚 。

---

應用領域

1. 流行病學

   确定疾病風險因素（如吸煙與肺癌的因果關聯被隊列研究證實）。

2. 經濟學

   分析政策幹預效果（如最低工資調整對就業率的影響）。

3. 人工智能

   訓練模型理解幹預效應（如強化學習中的反事實推理）。

---

權威參考來源：

• 斯坦福哲學百科 "Causation" 條目（哲學視角）
• NIH《流行病學原理》（研究方法）
• WHO 全球疾病負擔報告（實證案例）
• NBER 經濟學期刊（政策因果分析）

網絡擴展資料

“causal relation”（因果關系）指兩個事件或變量之間的一種關系，其中一個事件（原因）直接導緻另一個事件（結果）的發生。以下是詳細解釋：

---

定義與核心特征

1. 直接性
   原因必須直接引發結果，而非僅存在時間或統計上的關聯。例如，吸煙（原因）導緻肺癌（結果）。

2. 時序性
   原因必須先于結果發生。若事件A是事件B的原因，則A必須在B之前出現。

3. 必要性/充分性

   • 必要原因：結果發生必須存在該原因（如病毒感染是患病的必要條件）。
   • 充分原因：原因存在必然導緻結果（如基因突變可能充分引發癌症）。

---

與相關關系的區别

• 相關關系：僅表示兩個變量同步變化，但無直接因果聯繫。例如，冰淇淋銷量與溺水率正相關，但真實原因是夏季高溫（共同原因）。
• 因果關系：需通過實驗或理論驗證排除其他幹擾因素（如隨機對照試驗）。

---

哲學與科學視角

• 休谟的懷疑論：認為因果關系是人類觀察規律後形成的心理習慣，無法證明必然性。
• 現代科學方法：通過控制變量、重複實驗和統計模型（如因果圖、反事實分析）推斷因果關系。

---

應用領域

1. 醫學：确定藥物療效（如雙盲試驗）。
2. 經濟學：分析政策對經濟指标的影響。
3. 人工智能：構建因果模型提升決策可解釋性。

---

若需進一步探讨具體案例或方法論，可提供更多背景信息。

别人正在浏覽的英文單詞...

【别人正在浏覽】